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Information Theoretic Research on Big Data Compression and Analytics: Theory, Algorithms, and Applications

Information Theoretic Research on Big Data Compression and Analytics: Theory, Algorithms, and Applications
大数据压缩与分析的信息论研究：理论、算法与应用
批准号：
RGPIN-2016-03871
负责人：
Yang, Enhui
金额：
$3.28万
依托单位：
University of Waterloo
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2017
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-01-01 至 2018-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=637320
关键词：
InformationTheoreticResearchBigData

项目摘要

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With an explosion in data sets in our society, we are at the beginning of a big data revolution. Big data has a potential to accelerate the pace of discovery in science, engineering, and medicine, improve healthcare, finance, business, and our lives, and ultimately transform our society.
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Information Theoretic Coding for Deep Neural Networks: Frameworks, Theory, and Algorithms
  • 批准号：
    RGPIN-2022-03526
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $4.01万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Yang, Enhui
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Information Theory and Applications
  • 批准号：
    CRC-2016-00083
  • 项目类别：
    Canada Research Chairs
  • 资助金额：
    $14.57万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Yang, Enhui
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Information Theory And Applications
  • 批准号：
    CRC-2016-00083
  • 项目类别：
    Canada Research Chairs
  • 资助金额：
    $14.57万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Yang, Enhui
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Information Theoretic Research on Big Data Compression and Analytics: Theory, Algorithms, and Applications
  • 批准号：
    RGPIN-2016-03871
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.28万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Yang, Enhui
  • 依托单位：
    University of Waterloo
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